EC&BI科创中心第三次开放实验:全生态AI工具赋能数学建模和科研(1)

AI与管工大数据的深度融合，源自专业的底层逻辑。曹祥瑞学长分享道，管工学院大数据创新班与跨境电商与商务智能专业，兼具工程实践、数据挖掘、算法研发三重能力，既要理解业务场景，又要精通模型原理，还能熟练运用AI工具落地，这与“AI全生态赋能”从理论到实践、从代码到应用的完整链路高度匹配。依托这一特色，本专业学子在AI科研、具身智能、算法实习等领域频频突破：成功斩获智元等顶尖企业实习机会，熟练掌握VLA、扩散模型等前沿技术，快速补齐技术短板并拿下优质offer。这份成长轨迹背后，展现的是管工学子在AI时代的快速适配力，以及学院在AI科创赛道上的扎实培养成果。

从“被动学习”到“主动破局”，曹祥瑞学长重新定义了AI能力的成长路径。他指出，真正的AI能力绝非工具的堆砌，而是一套涵盖需求拆解、模型理解、代码实现、项目落地、面试冲刺的完整体系。为了让同学们高效进阶，他建议大家深耕前沿项目实战，通过数学建模，搭建从理论到应用的完整逻辑闭环。面对当下人人可用的AI工具，曹祥瑞同学也给出了清醒的忠告：AI可以成为科研与求职的“顶级智囊”，但使用者必须牢牢掌握核心原理与技术边界，切忌沦为只会依赖工具、不懂底层逻辑的“工具人”。

针对如何快速上手AI全生态赋能，曹祥瑞学长带来了一份超实用的实战锦囊。对于想要入门的同学，他建议从AI WEB、AI IDE、AI CLI基础工具起步，循序渐进；在能力提升上，推崇算法实践+底层逻辑+工程落地的组合模式，实现从理论到实操的全面互补。在技术储备方面，他以自己的实习经历为例子，分享了灵巧手控制、强化学习等核心内容，引导同学们打牢技术根基；而在关键的面试冲刺上，则要精准发力——项目细节必须倒背如流，技术短板坦诚沟通，时间冲突清晰说明，同时牢牢把握先尝试、再评价、守边界的AI使用原则。